Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 13 — Frameworks und Cloud-Integration
Dreizehnter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Strands mit Bedrock, das AWS-State-Layer-Muster, das Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — und die drei produktiven Integrationsformen, auf die Teams unabhängig immer wieder kommen.
2026-04-11Kapitel 1 — Die KI-Integrationskrise und der Aufstieg der agentischen Architektur
Erster Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Warum monolithische Agenten ausfransen, je länger ihre System-Prompts werden, das darunterliegende N-mal-M-Integrationsproblem und der Übergang vom Prompt-Engineering zum Context-Engineering, den MCP ermöglichen soll.
2026-03-30Kapitel 2 — Wahrscheinlichkeit, Tokens und Text: Das Spiel der nächsten-Wort-Vorhersage
Kapitel 2 der LLM Primer I Serie. Wie LLMs Text in Tokens umwandeln, warum Sprachmodellierung fundamental ein Wahrscheinlichkeitsproblem ist und wie der alte n-gramm-Ansatz neuronalen Modellen wich, die generalisieren können. Mit Erklärungen in einfacher Sprache zu Perplexity und dazu, warum Token-Grenzen wichtig sind.
2026-02-19